看護学生のインスリン投与スキルに対する 3 つの異なるモデルを使用したトレーニングの効果: 混合方法 (Skills)

看護学生の知識と手順スキルを向上させ、誤った適用を回避するために、この多次元研究の目的は、従来の学習モデル、ビデオ モデル、そして Six Thinking Hats モデル。 これらの目的に従って、次の仮説がテストされました。 H11: Six Thinking Hats 学習モデルは、皮下インスリン投与における看護学生のスキルに影響を与えるでしょう。

H12:。 ビデオ学習モデルは、皮下インスリン投与における看護学生のスキルに影響を与えるでしょう。

方法 研究デザイン この研究は混合方法研究として設計されました。 定量的手法と定性的手法の両方の強力な側面を使用したこのタイプの方法論は、さまざまな視点を発見し、研究課題の複雑な層間の関係を判断できるように選択されました (Shorten & Smith、2017)。 この研究は、定量的段階ではランダム化対照研究として実施され、定性的段階では記述的な現象学的デザインが使用されました。 研究の報告は、「混合法研究方法論の開発のための管理リスト」（Fetters & Molina-Azorin、2019）のガイドラインに従って行われました。

研究サンプル 文献のサンプルに基づいて検出力分析が実行され、効果量 d=1.2119816、α err prob=0.05、 および検出力 (1-β 誤差確率)=0.95 (キム他、2017)。 研究中の潜在的な損失を考慮して、各グループに 30 人の被験者が含まれるように計画され、合計 90 人の看護学生で研究が完了しました (図 1、CONSORT 図)。 データの飽和を確実にするために、定性的な段階で目的を持ったサンプリング方法が使用されました (Yağar & Dökme、2018)。

研究参加基準 • 研究に参加する意欲があり、研究プロセスのすべての段階を完了しており、これまでにインスリン投与の訓練を受けていない看護学生。

研究除外基準

• 研究対象基準を完全に満たしていない。 ランダム化とブラインディング ランダム化プロセスでは、乱数を生成するコンピューター プログラムが使用されました (http://www.randomizer.org/form.htm)。 ランダム化リストを使用して、クラスリストに従って、学生はビデオグループ、Six Thinking Hats グループ、またはコントロールグループにランダムに割り当てられました。 学生たちはグループを知らなかったため、単一の盲検法が使用されました (Nahcivan N.、2014)。

研究変数 独立変数 Six Thinking Hats モデル、または社会人口学的特性とともに実験グループが視聴したビデオ。

従属変数 学生の平均皮下インスリン塗布スキルポイント。 データ収集ツール 研究データは、個人情報フォーム、皮下インスリン投与スキルレベル観察フォーム、および半構造化アンケートを使用して収集されました。

個人情報フォーム:

この社会人口統計学的情報フォームは、年齢、性別、以前にインスリン塗布トレーニングを受けたことの有無に関連する 3 つの質問で構成されています (Özkütük et al., 2019; Aksu & Akman, 2023)。

皮下インスリン塗布スキルレベル観察フォーム:

この形式は、Aksu らによって開発されました。 (2023)、皮下インスリン投与のスキルを測定します。 フォームは 13 項目で構成され、コンテンツ有効性指数は 0.92 (>0.64) と計算されました。 （アクスとアクマン、2023）。 この研究で得られたクロンバックのアルファ係数は 0.90 でした。

半構造化アンケート:

6 つの異なる色の帽子のそれぞれについて、看護学生は次のような質問を受けました。

1. ホワイトハットは中立性と客観性を指します。インスリンペンの塗布についてどのような知識がありますか? この情報をどうやって入手しましたか?
2. 赤い帽子は感情と主観について言及しています。インスリン投与時に手指衛生が守られず、インスリン投与日が確認されなかった場合、患者のインスリン治療プロセスはどのような影響を受けますか?
3. イエローハットは明快さと積極性を指します。インスリン投与時に時計回りに回転させると患者にとってどのようなメリットがあるのでしょうか? 1 つの塗布と次の塗布の間に 1 cm の間隔を空けることが重要なのはなぜですか? なぜ投与前に 1/2 単位のインスリンを排出するのでしょうか?
4. 注意とリスク評価に言及するブラックハットの場合。インスリンが 10 の正しい原則に従って投与されなかった場合、どのような種類の合併症が発生する可能性がありますか? 塗布後、大キャップではなく小キャップをかぶせた針先を廃棄するとどうなりますか?
5. 緑の帽子は創造的なアイデアを指します。インスリン塗布トレーニングをより統合的かつ永続的なものにするために、どのような革新的な教育モデルを使用できると思いますか?
6. 青い帽子はプロセス管理に言及しています。インスリン塗布についてこれまで何を学びましたか? インスリン塗布トレーニングから何を得ることができましたか?

データ収集 Six Thinking Hats グループ

1. 実験グループの学生の事前試験データは、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキルレベル観察フォームを適用することによって収集されました。
2. 皮下インスリン投与は従来のトレーニングモデルを用いて説明されました。
3. その後、シックス シンキング ハット テクニックとその使用方法について生徒たちに詳しく説明されました。 理解できなかった点は再度解説し、技術の徹底を図りました。
4. 研究者たちはさまざまな色のカードから帽子を作りました。 生徒全員が順番にすべての帽子をかぶり、上記のようにその色の帽子に関連する質問を受けました (半構造化アンケート 1 ～ 6)。
5. 質問に対する生徒たちの回答は音声で録音されました。 各インタビューは 30 分間続きました。
6. 6 つのシンキングハットの質問への回答の記録が完了した後、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキルレベル観察フォームが適用され、中間テストデータが収集されました。
7. Six Thinking Hats トレーニングの 3 か月後 (Erol et al., 2016)、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン塗布スキルレベル観察フォームを適用することにより、最終テストデータが収集されました。

ビデオグループ

1. ビデオ グループの学生の事前テスト データは、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキル レベル観察フォームを適用することによって収集されました。
2. 皮下インスリン投与は従来のトレーニングモデルを用いて説明されました。
3. 次に、看護実践スキルの教科書 (Aylaz & Yakıncı、2024) の QR コードをスキャンすることで、研究者は学生がインスリン塗布ビデオを視聴できるリンクを提供しました。
4. このグループには帽子の色やシックス・シンキング・ハット法については言及せずに、半構造化アンケートの質問が行われ、それぞれ 30 分間続くインタビューが音声録音されました。
5. ビデオトレーニングの完了後、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキルレベル観察フォームを適用することにより、中間テストデータが収集されました。
6. ビデオトレーニングから 3 か月後 (Erol et al., 2016)、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン塗布スキルレベル観察フォームを適用することにより、最終テストデータが収集されました。

コントロールグループ

1. 対照群の学生の試験前データは、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキルレベル観察フォームを適用することによって収集されました。
2. 皮下インスリン投与は従来のトレーニングモデルを用いて説明されました。
3. 従来のトレーニングを完了した後、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン投与スキルレベル観察フォームを適用することにより、中間テストデータが収集されました。
4. 従来のトレーニングから 3 か月後 (Erol et al.、2016)、ダミーへのインスリン投与中に皮下インスリン塗布スキルレベル観察フォームを適用することにより、最終テストデータが収集されました。

統計分析 内容分析は定性データの解釈に使用されました。 学生たちは対面インタビューで半構造化された質問をされ、その回答は音声で記録されました。 これらの録音されたインタビューは、研究者が繰り返し聞いて解読しました。 デコード後、データ分析は、コードをカテゴリー・テーマ・という順に進めていきます。 方法論的には、データ分析では帰納的コーディングパスに従いました (Larsen et al., 2021)。 分析には Max Qualtical Data Analysis (MAXQDA) Analytics Pro2024 プログラムを使用しました。 定性分析は最初の著者によって実行され、他の 2 人の著者が分析を検討して最高のデータ品質を確保しました。 したがって、分析は各著者のメモの正確さに従って監督され、確認されました。 この段階ではデータのコーディングが確認され、信頼性が確保されました。 このようにして、収集されたデータの適合性、移転可能性、信頼性、信頼性、厳密性を通じて研究の信頼性がテストされました (Cypress、2017)。

研究の定量的データは、IBM SPSS vn を使用して分析されました。 ソフトは23本。 データの正規分布への適合性は、歪度尖度値を使用して検査されました。 正規分布を示さないインスリン塗布スキルレベル点の群間の比較には、クラスカル・ウォリス検定を用い、ダン検定による多重比較を行った。 フリードマン テストは、グループ内および時間に応じて正規分布を示さない異なるグループ内のインスリン塗布スキル レベル ポイントの比較に適用されました。 多重比較はダン検定で検査されました。 線形回帰分析は、テストの中間点と最終テスト ポイントに対する独立変数の影響の検査に使用されました。 分析結果は、定量的データの場合は平均値 ± 標準偏差 (SD) または中央値 (最小-最大) 値として、カテゴリデータの場合は数 (n) およびパーセンテージ (%) として記載されました。 p<0.05の値が統計的有意性のレベルとして、95%が信頼区間として受け入れられました。